基于TEQC的高铁沿线GNSS数据质量分析

基于TEQC的高铁沿线GNSS数据质量分析
秦卓忠;张大庆;丁诗宇;王明明
【摘要】高铁运行过程中,时速往往超过200 km/h,这需要提供良好的铁路运行环境,否则铁轨变形将会带来重大交通事故,因此对铁轨及其周围环境变化的监测尤为重要.目前GNSS监测以其自动化、实时性、高分辨性等优势在环境监测方面占据重要地位,符合高铁监测的需求.GNSS监测精度会受周围复杂环境的影响,而高铁沿线往往存在这类因素如树木遮挡、建筑物遮挡、水面反射、高压输电线干扰等.本文利用TEQC软件分析在这些环境中RTK测量和静态观测数据的区别,再加装抑径圈装置,分析数据可靠性是否提高.通过实验分析,环境因素的不同会对GNSS监测有很大影响,其中建筑物遮挡影响最为严重.通过加装抑径圈装置,可有效提高GNSS数据质量和数据精度.
【期刊名称】《科技创新与生产力》
【年(卷),期】2019(000)003
【总页数】4页(P32-35)
【关键词】高铁监测;环境因素;TEQC;抑径圈;GNSS
【作者】秦卓忠;张大庆;丁诗宇;王明明
【作者单位】南京金正奇交通设备有限责任公司,江苏南京 210032;南京金正奇交通设备有限责任公司,江苏南京 210032;江苏科博空间信息科技有限公司,江苏南京 210044;南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏南京 210044;江苏科博空间信息科技有限公司,江苏南京 210044;南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏南京 210044
【正文语种】中文
【中图分类】U292.91+4;P228.4
目前高铁监测的主要手段有传统测绘测量、传感器监测、GNSS 监测和InSAR 监测[1]。

其中传统测绘监测主要使用全站仪和手持式RTK 监测，但是存在耗时长、效率低、费人工等缺点[2]；传感器监测可以实现自动化测量，但是由于费用高，往往只会布设在单个区域，无法大面积覆盖；InSAR 技术虽然可以实现大面积大区域监测，但是其监测周期是根据卫星重复经过监测区域时间决定的，目前的监测周期一般在5～15 d，无法及时提供监测信息。

而GNSS 监测具备自动化、实时性、高分辨性、性价比高等优点[3]，满足高铁监测需求。

基于北斗的高铁安全运营智能监测与预警系统凭借在测量精度、数据传输、便捷性等方面的优点，在越来越多的领域得到应用。

在实际GNSS 高铁监测中，经常会遇到各种复杂的测量环境，例如树木遮挡、建筑物遮挡、高压电线干扰、水面反射等环境，无法达到预期的监测效果[4]。

为在这些复杂环境中依然能够得到较好的监测精度，需要了解在该环境下的GNSS 数据质量情况，并采取必要策略提高数据质量水平，笔者就这一问题展开研究。

1 高铁沿线GNSS数据与监测方法
1.1 TEQC软件和RINEX格式介绍
数据预处理和质量检查（Translating Editing and Quality Check，TEQC）软件是由UNAVCO 研制的一款简单、强大的GNSS 数据预处理软件，其主要功能包括对各类GNSS 原始数据进行格式转换。

与接收机无关的交换（Receiver Independent Exchange，RINEX）格式是一种在GPS 测量应用中普遍采用的标准数据格式，用于包括静态和动态GPS 测量在内的不同观测模式数据质量检验[5-
6]。

其中数据质量检验qc-full 模式见第33页图1。

第33页表1 为分析文件的相关说明。

1.2 分析指标
1）数据利用率。

数据利用率为实际采集观测值数量（#have）/理论采集观测值数量（#expt），该指标可以反映原始数据的传输状况和接收机附近的遮挡情况，数据有效率高于95%，则环境质量为优；若在85%~95%之间则表示环境质量为良好；若低于85%则表明环境质量较差，不能作为监测点使用。

图1 TEQC 数据质量分析
表1 分析文件说明?
2）多路径效应分析。

多路径效应对GNSS 定位精度的影响非常复杂，TEQC 采用组合量对多路径效应进行检验，主要指标为MP1 和MP2。

MP1 是P1，L1 和L2 的线性组合，MP2 是P2，L1 和L2 的线性组合。

统计国际GPS 服务（International GPS Service，IGS）大量的数据质量检验结果，其中超过2/3的IGS 站的MP1 值小于0.5 m，MP2 值小于0.75 m，当MP1 和MP2 越小时，表明GNSS 受多路径效应影响越小[7]。

3）观测数据周跳比分析。

周跳的频繁出现将降低有效观测量，对GNSS 自动化监测将产生严重影响，o/slps 为观测数据与周跳的比值，是一个重要的GNSS 观测数据质量评价指标。

统计IGS 数据质量检验结果，超过2/3 的IGS 站的o/slps＞200，当o/slps 越小时，说明周跳现象越严重[8]。

综上分析，笔者利用TEQC 对高铁沿线GNSS自动化监测站进行数据质量检验，其主要评价指标和阈值见表2。

表2 数据质量评价指标?
1.3 抑径圈
抑径圈装置是指在GNSS 天线周围设置若干个高度不同的同心圆环状的金属抑径
板，其作用为屏蔽GNSS 天线底部和下方的反射信号。

为GNSS 自动化检测站添加抑径圈，能够给GNSS 天线提高一个干扰少的工作环境，可有效抑制天线辐射单元以下的反射信号影响，有效削弱多路经效应，提高GNSS 监测精度[9]。

1.4 实验区域及数据采集
本次试验区域为南京南站附近。

该站位于江苏省南京市雨花台区，是中国铁路上海局集团有限公司管辖的客运特等站，是南京铁路枢纽的重要组成部分，华东地区最大交通枢纽，国家铁道枢纽站，也是亚洲第一大火车站和亚洲第一大高铁站。

首先，在南京南站附近选择具备代表性的优良环境和复杂环境（树木遮挡、高楼遮挡、高压电干扰、水面反射等环境）。

其次，利用GNSS 接收机观测各点GNSS 环境数据，各点观测时长24 h，采集频率3 s/次，高度截止角10°，观测姿态为三系统组合（GPS+BDS+GLONASS）模式，不加抑径圈和加抑径圈各观测一次，观测完成后利用TEQC 软件解算各环境的环境数据质量，对比分析复杂环境对GNSS 观测数据质量的影响。

最后，利用GNSS 接收机接入江苏省连续运行（卫星定位服务）参考站（Continuously Operating Reference Stations，CORS），观测各点实时动态（Real-Time Kinematic，RTK）数据，各点观测时长24 h，观测姿态为三系统组合（GPS+BDS+GLONASS）模式，采集频率为1 Hz，高度截止角为10°，输出GGA 数据，不加抑径圈和加抑径圈各观测一次。

采集完成后分析X，Y，H 3 个方向的中误差情况，得出复杂环境对GNSS 观测精度的影响。

2 数据监测结果分析
2.1 数据质量分析
通过将所有实验点的数据质量结果进行统计汇总后，得到TEQC 质量检核结果，见表3。

T1 和T2表示树木遮挡环境，B1 和B2 表示建筑物遮挡环境，E1 和E2 表示高压电干扰环境，W1 和W2 表示水面反射环境，C 表示普通环境，其中1
表示不安装抑径圈，2 表示安装抑径圈。

表3 TEQC 质量检核结果?
总体对比而言，树林观测、建筑物遮挡、高压电干扰、水面反射等复杂环境确实会对GNSS 监测数据质量产生影响，其中以建筑物遮挡影响较为严重。

通过分析本
次实验选点位置，由于站点位于繁华地段，建筑物为高层写字楼，墙壁为玻璃镜面，受多路经效应影响严重，对数据质量影响较大。

其中水面反射的数据质量相对最好，经检查分析，目前市场上的专用GNSS 天线都加装有底部隔离设置，可有效减少
水面反射对多路经效应的影响。

对比T1和T2，B1和B2，E1和E2及W1和W2，加装抑径圈后，站点的数据利用率均出现小幅度下滑，MP1和MP2质量指标有效改善，周跳比o/slps明显改善，观测卫星数出现小幅减少。

这表明增加抑径圈可以通过隔离侧下部位和底部的卫星信号，减少受多路经效应影响的卫星数据接入，提高数据质量。

加装了抑径圈后，复杂环境下站点数据质量虽有所改善，但依然无法满足实际高铁监测需要，因此实际选点中依然需要避免在这类地方选点。

2.2 RTK结果对比
将所有实验点的RTK 数据进行统计汇总后，只取固定解，求中误差，得到各方向
中误差数据，整理得到RTK 各方向中误差表，见表4。

其中中误差是24 h 数据的中误差。

表4 RTK 各方向中误差表?
综合对比可知，B1 在X 方向上的中误差为41.9 mm，在Y 方向上的中误差为44.4 mm，在H方向上中误差为56.6 mm，均为最大，表明B1 的数据精度最差，这与数据质量分析相吻合。

图2、图3、第35页图4 分别为建筑物遮挡下无抑径
圈和加抑径圈的三维方向的中误差变化对比图。

图中横坐标为观测历元，纵坐标为中误差。

其中W1 和W2 的3 个方向的中误差都在10 mm 以内，表明水面反射
对GNSS 观测的影响较小。

图2 建筑物遮挡环境X 方向中误差变化图
图3 建筑物遮挡环境Y 方向中误差变化图
图4 建筑物遮挡环境H 方向中误差变化图
对比T1 和T2，B1 和B2，E1 和E2 及W1 和W2，加装抑径圈装置后，站点中
误差明显改善。

其中以B1 和B2 改进最大，X 方向中误差缩小48.0%，Y 方向中
误差缩小49.5%，H 方向中误差缩小51.6%。

加装抑径圈装置可以有效提高GNSS 监测精度。

从上面3 张变化图，不加抑径圈站点的RTK数据波动较大，加了抑径圈以后，可
以有效改善RTK 数据波动情况，结合表3 的数据质量分析，符合实际情况。

在高铁沿线的GNSS 监测中遇到树木遮挡、建筑物遮挡的情况可以采取一定的措施减
少环境给监测造成的负面影响。

3 结论
本文通过在高铁附近架设GNSS 监测站，解算数据质量RTK 数据后分析可知，高铁沿线复杂环境（树木遮挡、建筑物遮挡、高压电干扰、水面反射）会对GNSS
的数据质量、数据精度产生一定程度的影响，其中建筑物遮挡对数据质量影响最大。

目前，GNSS 专用测量天线可以有效地避免水面反射对GNSS 监测的影响。

为GNSS 接收机增加抑径圈，可有效改善GNSS 的数据质量，提高数据精度，为高
铁监测提供更有效的监测成果。

但是抑径圈并不能完全去除多路径效应的影响，只能在一定程度内改善，还需要配合其他方法进一步提高GNSS 监测在复杂环境中
的数据质量和监测精度。

【相关文献】
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[2]骆丽，吉文来，吴云清.GPS/BDS 基线解算的精度分析[J].现代测绘，2016，39(1)：1-3.
[3]HE J，YUAN X L，ZENG Q，et al.Study on GPS/BDS/GLONASS combined single point positioning[J].Science of Surveying and Mapping，2014，39(8)：124-128.
[4]马飞虎，孙喜文，贺小星.基于GAMIT 的IGS 站基线可靠性处理与分析[J].华东交通大学学报，2018，35(4)：124-132.
[5]王建军，吴北平，冯健.TEQC 和QCVIEW32 在GPS 观测数据预处理中的应用[J].工程地球物理学报，2010，7(5)：634-638.
[6]朱静然，潘树国.GNSS 原始数据解码为RINEX 标准数据格式及数据质量分析[J].现代测绘，2014，37(4)：8-10.
[7]张涛，秘金钟，谷守周.Anubis 的GNSS 数据质量检核可视化表达与分析[J].测绘科学，2017，42(12)：163-170.
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[9]杨凡敏，张远.基于TEQC 的深圳市连续运行参考站数据质量分析[J].河南科技，2018(5)：31-34.。